读取特定行数的数据: python df = pd.read_excel('file.xlsx', nrows=10) 指定列的数据类型: python df = pd.read_excel('file.xlsx', dtype={'Column1': str, 'Column2': int}) 通过这些参数,pd.read_excel 可以非常灵活地读取 Excel 文件中的数据,满足各种数据分析需求。
这里安装的是pandas 2.0.3版本，可以看到read_excel函数有26个参数，虽然有这么多的参数，但是实际工作中只用到很少的部分，因为已经帮我们设置好了默认的参数。2、read_excel参数详解 （1） io ：用来指定文件路径或文件对象 （2） sheet_name：要读取的表格名称，默认的是工作簿中的第一个表格。如果同时读取2...
import pandas as pd df = pd.read_excel('example.xlsx', dtype={'column1': str}) print(df.dtypes) 上述例子中,将'column1'的数据类型设置为字符串型,但是'column1'列实际上包含了数字,因此pandas会自动将其转换为字符串型。 总结 在使用pd.read_excel()函数读取Excel文件时,需要考虑每一列的数据类型...
首先，认识一下pd.read_excel（），函数的官方文档是这么说的：将Excel文件读取到pandas DataFrame中，支持本地文件系统或URL的’xls’和’xlsx’文件扩展名，带有这两种扩展名的文件，函数都可以处理；然后它的函数完整版长这个样子：没想到吧，它它它…它居然有二十多个参数，是不是有点出乎意料，接下来认识下这些...
python read_excel 指定文本格式 python中pd.read_excel,人们经常用pandas处理表格型数据,时常需要读入excel表格数据,很多人一般都是直接这么用:pd.read_excel("文件路径文件名"),再多一点的设置可能是转义一下路径中的斜杠,一旦原始的excel表不是很规整,这样简单读入
pd.read_excel(r"D:\data\student-score-space.xlsx",true_values = ['第1小学'],false_values = ['第21小学']) 代码结果如下: 替换不成功。 另外,对数值进行替换也不成功。名称为“实验”的数据集一共四条记录,“分数”分别是60、70、80、90,对分数进行替换 ...
直接使用pd.read_excel(r"文件路径"),默认读取第一个sheet的全部数据 实际上就是第一个参数:io,支持str, bytes, ExcelFile, xlrd.Book, path object, or file-like object 2.sheet_name(str, int, list, None, default 0) str字符串用于引用的sheet的名称 ...
names:指定列的名字,传入一个list数据 总体而言,pandas库的pd.read_excel和pd.read_csv的参数比较类似,且相较之前的xlrd库的读表操作更加简单,针对一般批量的数据处理最好选择pandas库操作。但是功能有待完善或者本次研究的不够深入,比如合并单元格的问题,欢迎一起讨论交流。
pandas.read_excel( io, #string类型文件的路径或url. sheet_name=0, #指定的excel中的具体某个或某些表的表名或表索引. header=0, #以哪些行作为表头,也叫做列名. names=None, #自己定义一个表头(列名). index_col=None, #将哪些列设为索引. usecols=None, #指定读取excel中哪些列的数据,默认为None,...
pd.read_excel是Pandas库中的一个函数,用于读取Excel文件。它提供了许多参数,以便用户可以根据需要来读取和处理Excel文件数据。 下面是pd.read_excel函数的一些常用参数: 1. io:要读取的Excel文件的路径,可以是本地文件路径或远程URL。如果文件在当前工作目录中,只需提供文件名即可。 2. sheet_name:要读取的Sheet...